国际简称:
BIODATA MIN
参考译名:
生物数据挖掘
ISSN:
1756-0381
E-ISSN:
1756-0381
Biodata Mining SCIE
期刊导读:
Biodata Mining是一本以MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY为研究方向的国际优秀学术杂志,是由BioMed Central出版的一本English杂志,该杂志定期发表与MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY研究领域相关的原创研究论文、简短交流和评论、实验室研究文档以及行业研究的高水平学术成果、最新科研理论。为全球同行业研究人员架起沟通的桥梁,致力于加速该领域的发展,为该领域的发展做出重要贡献。
3区
中科院分区
Q1
JCR分区
4
影响因子
23 Weeks
预计审稿周期
基本信息:
大类学科:生物
小类学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
出版商:BioMed Central
是否开放:Yes
出版语言:English
出版地区:ENGLAND
出版周期:1 issue/year
出版年份:2008
年发文量:32
CiteScore:7.9
SJR:0.958
Gold OA文章占比:100.00%
研究类文章占比:93.75%
SNIP:1.413
H-index:23
是否预警:
截稿时间:长期
期刊简介

Biodata Mining杂志是一本国际优秀期刊,是一本开放获取期刊。该杂志近三年影响因子分别为:2023年4、2022年4.5、2021年4.079。该杂志近三年CiteScore评价分区分别为:2023年7.9区、2022年6区、2021年4.1区。该刊专门致力于推进MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY领域的研究,涵盖了MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY领域的各个方面,汇集所有专家,促进MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY领域的更好协作和信息共享。该期刊为MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY领域的科研人员提供了一个高影响力的论坛,使该领域的科研人员、从业人员和学生能够接触到尖端的经验性调查分析、学术对话以及行业科研成果的最新发展。通过收录高质量的原创论文和评论论文,促进MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY领域的应用与发展。该期刊还将该领域的创新与应用,以提高研究的质量和实用性。近年来在该刊上发文的国家和地区主要有:USA(发文量33)、Taiwan(发文量1)、Switzerland(发文量1)、Spain(发文量2)、South Korea(发文量3)、Saudi Arabia(发文量1)。

Biodata Mining是一本由BioMed Central出版社发行的知名MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY期刊。该杂志社联系方式CAMPUS, 4 CRINAN ST, LONDON, ENGLAND, N1 9XW。审稿过程是确保期刊质量的关键环节。Biodata Mining杂志的审稿速度平均需要 23 Weeks 。这一时间周期既体现了编辑部对稿件质量的严格把关,也反映了审稿专家对学术研究的尊重和支持。在这个过程中,作者们可以充分利用这段时间对自己的研究成果进行完善和优化,以提高论文的质量和影响力。如果您对该期刊感兴趣,并希望了解更多关于投稿流程、投稿要求和技巧的信息,您可以咨询本站的客服老师,我们将帮助您了解期刊的投稿要求、审稿流程以及可能遇到的问题,并根据您的具体情况提供相应的建议和解决方案。

近年评价数据趋势图
CiteScore指数统计
CiteScore指标的应用非常广泛,以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。它可以反映期刊的学术影响力和学术水平,是学术界常用的期刊评价指标之一。
CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
7.9 0.958 1.413 学科类别 分区 排名 百分位
大类:大类:Mathematics
小类:小类:ComputationalMathematics
Q1 11/189 94%
大类:大类:Mathematics
小类:小类:ComputationalTheoryandMathematics
Q1 17/176 90%
大类:大类:Mathematics
小类:小类:ComputerScienceApplications
Q1 166/817 79%
大类:大类:Mathematics
小类:小类:Genetics
Q1 76/347 78%
大类:大类:Mathematics
小类:小类:Biochemistry
Q1 104/438 76%
大类:大类:Mathematics
小类:小类:MolecularBiology
Q2 130/410 68%
CiteScore是由Elsevier公司开发的一种用于衡量科学期刊影响力的指标,以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。这个指标是由Scopus数据库支持,以四年为一个时段,连续评估期刊和丛书的引文影响力的。具体来说,CiteScore是计算某期刊连续三年发表的论文在第四年度的篇均引用次数。CiteScore和影响因子(IF)有所不同。例如,在影响因子的计算中,分子是来自所有文章的引用次数,包括编辑述评、读者来信、更正信息和新闻等非研究性文章,而分母则不包括这些非研究性文章。然而,在CiteScore的计算中,分子和分母都包括这些非研究性文章。因此,如果这些非研究性文章比较多,由于分母较大,相较于影响因子,CiteScore计算出来的分数可能会偏低。此外,CiteScore的引用数据来自Scopus数据库中的22000多个期刊,比影响因子来自Web of Science数据库的11000多个期刊多了一倍。
WOS(JCR)分区
按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 8 / 65 88.5%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 10 / 65 85.38%
WOS(JCR)分区是由科睿唯安公司提出的一种新的期刊评价指标,分区越靠前一般代表期刊质量越好,发文难度也越高。这种分级体系有助于科研人员快速了解各个期刊的影响力和地位。JCR将所有期刊按照各个学科领域进行分类,然后以影响因子为标准平均分为四个等级:Q1、Q2、Q3和Q4区。这种设计使得科研人员可以更容易地进行跨学科比较。
中科院SCI期刊分区
中科院SCI期刊分区是由中国科学院国家科学图书馆制定的。将所有的期刊按照学科进行分类,以影响因子为标准平均分为四个等级。分区越靠前一般代表期刊质量越好,发文难度也越高。
2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
生物学

MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY

数学与计算生物学

2022年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
生物学

MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY

数学与计算生物学

2021年12月旧的升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
生物学

MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY

数学与计算生物学

2021年12月基础版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
生物

MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY

数学与计算生物学

2021年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
生物学

MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY

数学与计算生物学

2020年12月旧的升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学

MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY

数学与计算生物学

发文统计

文章名称

引用次数

Gene set analysis methods: a systematic comparison

11

Encodings and models for antimicrobial peptide classification for multi-resistant pathogens

10

Investigating the parameter space of evolutionary algorithms

8

Knomics-Biota - a system for exploratory analysis of human gut microbiota data

8

Combining DNA methylation and RNA sequencing data of cancer for supervised knowledge extraction

7

PathCORE-T: identifying and visualizing globally co-occurring pathways in large transcriptomic compendia

5

Use case driven evaluation of open databases for pediatric cancer research

5

ViSEAGO: a Bioconductor package for clustering biological functions using Gene Ontology and semantic similarity

5

Grasping frequent subgraph mining for bioinformatics applications

4

Connecting genetics and gene expression data for target prioritisation and drug repositioning

4

国家/地区

发文量

TUSA

33

TCHINA MAINLAND

18

TIsrael

5

TGERMANY (FED REP GER)

3

TRussia

3

TSouth Korea

3

TBelgium

2

TBrazil

2

TEngland

2

TPortugal

2

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